RMS Memory — ადგილობრივი მეხსიერების ინფრასტრუქტურა AI კოდირების აგენტებისთვის

AI კოდირების აგენტები დიზაინით უმდგომარეობოები არიან. ყოველი სესია იწყება ნულიდან — არქიტექტურული გადაწყვეტილებები, ცნობილი შეზღუდვები, დებაგის ისტორია, გუნდური კონვენციები. დეველოპერები ამას ანაზღაურებენ პროექტის წესების ფაილების ხელით შენახვით, რომლებიც სინქრონიზაციას კარგავენ, სესიებს შორის კონტექსტის ხელით ჩასმით, ან იმის მიღებით, რომ ყველა აგენტი მუშაობს პროექტის არასრული სურათით.

RMS Memory არის ადგილობრივი მეხსიერების ფენა, რომელიც ამ პრობლემას ინფრასტრუქტურის დონეზე წყვეტს. Rust MCP სერვერი ინახავს თითოეული პროექტისთვის იზოლირებულ Markdown საცავს, ახდენს მის ინდექსაციას ჰიბრიდული ვექტორული და სრული ტექსტური ძებნით და ავლენს ხუთ MCP ინსტრუმენტს ნებისმიერი დაკავშირებული IDE-სთვის. აგენტები ავტომატურად კითხულობენ კონტექსტს საცავიდან და პროაქტიულად წერენ ახალ გადაწყვეტილებებს მასში. არჩევითი კომერციული Tauri დესკტოპ აპლიკაცია ამატებს ვიზუალურ რედაქტირებას, WebGL ცოდნის გრაფიკს, Git და GitHub საცავის სინქრონიზაციას, AI-დახმარებით ორგანიზატორს წინადადებების განხილვით და ხარჯების თვალყურის მონიტორინგს სხვადასხვა ინსტრუმენტზე იმავე მონაცემთა ფენაზე.

არქიტექტურა

ძირითადი მონაცემთა ფენა არის უბრალო Markdown — თითო საცავი პროექტზე, შენახული~/.rms-memory/vaults/, რეპოზიტორიის გარეთ. LanceDB უზრუნველყოფს ჩაშენებულ შენახვას, რომელიც აერთიანებს ვექტორულ მსგავსებას Tantivy სრულტექსტურ ძებნასთან. შეკითხვები იყენებს Reciprocal Rank Fusion-ს საცავისა და კოდის კორპუსის გადაკვეთის ძებნისას შეუთავსებელი უშუალო მანძილის შედარებების თავიდან ასაცილებლად.

არჩევითი სემანტიკური კოდის კორპუსი აგებულია Tree-sitter-ით და ინახება ცალკე LanceDB ცხრილში. ცამეტი ენის ადაპტერი მოიცავს Rust, Go, TypeScript, JavaScript, JSX, TSX, Python, C, C++, Java, Ruby, Swift და Vue შიდა სკრიპტებს. უცვლელი კოდის სეგმენტები ხელახლა იყენებენ თავიანთ ვექტორებს ხელახალი ინდექსაციისას. Watch რეჟიმში მხოლოდ შეცვლილი ბილიკები ხელახლა ინდექსირდება; საერთო დასრულების მარკერი ხელს უშლის დუბლირებულ ხელახალ ინდექსაციას ერთდროულ IDE პროცესებში.

MCP სერვერი არის JSON-RPC stdio სერვერი. ის განსაზღვრავს პროექტის ფარგლებს მკაფიოდ--scope, მემკვიდრეობითrootUri, შეთანხმებულიroots/list, ან ინსტრუმენტის დონისproject — ამ თანმიმდევრობით, fail-closed პრინციპით. პროექტის დონის ფაილური სისტემის ბლოკირება საერთოა ყველა IDE პროცესისთვის, რომლებიც უკავშირდებიან იმავე საცავს. ჩაწერა ატომურია: იმავე დირექტორიაში დროებითი ფაილი fsync-დება და შემდეგ გადაიდება ადგილზე. მოძრავი.bak სარეზერვო ასლები (ნაგულისხმევი: 5) ინახება ნებისმიერი მუტაციის წინ.

Tauri GUI კითხულობს და წერს იმავე~/.rms-memory/ დირექტორიაში, როგორც MCP სერვერი. ბექენდი არის Rust, ფრონტენდი არის React 19 Vite 6 და Tailwind 4-ით. ცოდნის გრაფიკი მუშაობს WebGL-ში ძალის განლაგებით, რომელიც გამოითვლება Web Worker-ში. მძიმე ეკრანები იტვირთება lazy-loading-ით; Monaco და Milkdown ცალკე ჩანკებია.

MCP სერვერი — ღია კოდი, MIT

• ჰიბრიდული LanceDB მოძიება: ვექტორული მსგავსება + Tantivy FTS + RRF
• სემანტიკური კოდის ინდექსაცია Tree-sitter-ით (13 ენა)
• მრავალენოვანი ჩაშენებებიfastembed-rs (multilingual-e5-small)
• AST-შეგნებული Markdown ჩანკინგიpulldown-cmark
• მრავალ IDE ავტოინსტალაცია (Cursor, Zed, Claude Code, OpenCode, VS Code, Codex)
• წესები-როგორც-კოდი პაჩინგი: არადესტრუქციული AST განახლებები.cursorrules,CLAUDE.md,.zed/assistant.md
• მრავალფარგლიანი მხარდაჭერა: ფაილური სისტემის ბილიკები, თემის ID, ლიდის ID, ნებისმიერი იდენტიფიკატორი
• ვიკი ნეიმსპეისის იზოლაცია:<vault>/wiki/**გამორიცხულია ყველა მოძიებიდან, ინდექსირებიდან და ჩაწერის გზებიდან
• აუდიტის მეტამონაცემები ყველა ჩანაწერზე: last_modified_by, timestamp, confidence, source
• ათპუნქტიანი საწარმოო მდგრადობა: ატომური ჩაწერა, პროექტის დონის ჩაკეტვა, გზის დაცვა, პანიკის გარეშე მონაცემთა ბაზის ფენა, გლუვი გამორთვა, ზომბის პრევენცია, GC, macOS sandbox-ის გვერდის ავლით, ტელემეტრიის იზოლაცია, llms.txt ექსპორტი

GUI — კომერციული, Tauri 2

• ვიზუალური (Milkdown) და როური (Monaco) Markdown რედაქტორი დაბინძურების მდგომარეობის დაცვით
• სრული WebGL ცოდნის გრაფი: Markdown ბმულები, კოდის ერთეულები, სემანტიკური კავშირები, ეფემერული მსგავსების რგოლები
• კოდის სტრუქტურის პროექცია: პროექტი → საქაღალდე → ფაილი → სიმბოლო იერარქია Tree-sitter ინდექსირებიდან
• პროექტის პერ-პროექტი Git საწყისი კონტროლი და გლობალური Vault GitHub სინქრონიზაცია (OAuth Device Flow)
• Doctor & Setup: init, indexing, sync, GC, repair ერთ ეკრანზე
• AI ორგანიზატორი 12 პროვაიდერზე, OS საკვანძო შენახვა, მხოლოდ წინადადების სამუშაო ნაკადი BLAKE3 ანაბეჭდის შემოწმებით
• ვიკის გენერაცია <vault>/wiki/-ის ქვეშ, გამორიცხულია MCP ძიებიდან
• ხარჯების რეესტრი: ლოკალური ტოკენ/ხარჯების თვალყურის დევნა AI კოდირების ხელსაწყოებზე, არჩევითი ღრუბლოვანი სინქრონიზაცია
• სარეზერვო ისტორია აღდგენით, llms.txt და Graphviz DOT ექსპორტი
• 7 ინტერფეისის ენა: ინგლისური, რუსული, გერმანული, ფრანგული, ესპანური, იტალიური, ქართული

ტექნოლოგიური დასტა

Rust · LanceDB · Tantivy · fastembed-rs · Tree-sitter · pulldown-cmark · Tauri 2 · React 19 · Vite 6 · Tailwind 4 · Monaco · Milkdown · WebGL · GitHub Actions · Contabo self-hosted CI

სტატუსი

წარმოება

MCP ნაწილდება Homebrew-ით (max-ramas/tap), crates.io და GitHub Releases-ით (.deb, .rpm, წინასწარ აწყობილი ბინარები macOS Apple Silicon-ისთვის, Linux x64/arm64, Windows x64). GUI ნაწილდება მხოლოდ ბინარული ინსტალერების სახით GitHub Releases-ით (.dmg, .msi, .exe, .AppImage, .deb, .rpm).